AI Generativa e Public Cloud: sfruttare il potenziale sinergico per un vantaggio competitivo

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di John Gazal, Vice President Sud Europa e Brasile di OVHcloud

Il cloud computing, ad oggi considerato uno dei principali enabler della trasformazione digitale, ha rivoluzionato l’operatività delle imprese offrendo maggiore flessibilità, velocità ed efficienza. Questi aspetti rappresentano solo alcuni dei benefici legati alla sua progressiva implementazione che, integrandosi con altre tecnologie può offrire alle aziende funzionalità e vantaggi ulteriori, adattandosi anche alle mutevoli esigenze del mercato.

Un binomio che sta suscitando particolare interesse all’interno di diversi settori – a partire quali dalla ricerca in ambito medico, dalla finanza, alla progettazione di nuovi prodotti – è quello tra l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Cloud computing. Sfruttando questa integrazione, le aziende possono avvalersi della potenza di elaborazione e della moltitudine di dati presenti nel Cloud per evidenziare modelli, ottimizzare i flussi di lavoro e molto altro ancora, consentendo di automatizzare processi, migliorare l’analisi dei dati e fornire esperienze utente personalizzate, come ad esempio quelle garantite da chatbot intelligenti. Ciò consente di godere di vantaggi competitivi concreti per chi adotti tali tecnologie avanzate.

D’altronde i numeri parlano chiaro: secondo quanto emerge da un recente studio di McKinsey il contributo che la GenAI potrebbe apportare all’economia globale è stimabile in una forbice compresa fra 2,6 a 4,4 mila miliardi di dollari all’anno.

Anche In Italia il fenomeno sta assumendo dimensioni rilevanti, con il mercato dell’AI nel 2022 che ha raggiunto 500 milioni di euro, in crescita di ben il 32% in un solo anno, di cui il 73% commissionato da imprese italiane (365 milioni di euro) e il 27% rappresentato da export di progetti (135 milioni di euro). A dimostrazione dell’ormai ampia diffusione di questa tecnologia, oggi il 61% delle grandi imprese italiane ha già avviato almeno un progetto di AI, 10 punti percentuali in più rispetto a cinque anni fa. E tra queste, il 42% ne ha più di uno operativo. Tra le PMI, invece, il 15% ha almeno un progetto di AI avviato (nel 2021 era il 6%), ma una su tre ha in programma di avviarne di nuovi nei prossimi due anni.

Cloud Computing e AI Generativa: un binomio di vantaggi e sinergie

L’implementazione del cloud computing offre significativi miglioramenti all’AI Generativa, poiché, come già accennato, consente di sfruttare risorse di calcolo distribuite per accelerare i processi di generazione e perfezionamento dei modelli, permettendo così di ottenere risultati più sofisticati e complessi. I benefici apportati dal cloud all’AI generativa sono riassumibili principalmente in:

• Scalabilità: i modelli di Intelligenza Artificiale generativa richiedono notevoli risorse di calcolo, specialmente durante lo sviluppo. Grazie alla scalabilità offerta dalle piattaforme cloud, le aziende possono allocare dinamicamente le risorse secondo necessità, consentendo di gestire facilmente le richieste di calcolo per la formazione di modelli di AI generativa su larga scala senza investimenti costosi in infrastrutture on-premises.

• Rapporto costo-efficacia: il cloud computing offre un rapporto costo-efficacia vantaggioso grazie al modello di pagamento pay-as-you-go. Le aziende possono evitare sprechi di risorse e ridurre i costi operativi adottando un approccio flessibile, ricorrendo a risorse su richiesta senza dover investire in hardware e riducendo i costi operativi.

• Accessibilità: la tecnologia cloud democratizza l’accesso alle funzionalità dell’AI generativa, rendendole disponibili anche per le aziende più piccole, evitando così la complessità dello sviluppo e della gestione di infrastrutture proprie, beneficiando dei servizi e delle piattaforme di AI basate su cloud. Ciò consente anche alle PMI, con risorse limitate, di usufruire di tali servizi senza la necessità di team di IA strutturati o finanziamenti ingenti.

• Collaborazione e condivisione delle conoscenze: le piattaforme cloud favoriscono la collaborazione e la condivisione delle conoscenze per i progetti di AI. Offrono strumenti di collaborazione, sistemi di controllo delle versioni e ambienti di sviluppo condivisi, permettendo ai team di lavorare insieme in modo efficiente senza incorrere nel rischio di perdere informazioni. La condivisione del codice e la gestione semplificata dei progetti accelerano lo sviluppo e l’implementazione dei modelli di Intelligenza Artificiale.

• Gestione dei dati: le soluzioni di archiviazione e data management basate su cloud semplificano la gestione dei grandi volumi di dati necessari per addestrare i modelli di AI. Utilizzando data lake, data warehouse e data pipeline, le aziende possono archiviare, elaborare e organizzare i dati in modo efficiente per ottenere risultati ottimali durante l’addestramento dei modelli.

• Inferenza in tempo reale: l’edge computing basato sul cloud consente di distribuire i modelli di AI addestrati più vicino alla fonte dei dati, garantendo una bassa latenza e una risposta immediata per l’inferenza in tempo reale. Questo approccio è essenziale per applicazioni che richiedono decisioni immediate.

La relazione tra queste due tecnologie non è unidirezionale: l’integrazione dell’AI con il cloud, infatti, permette di sfruttare al meglio le caratteristiche di quest’ultimo, migliorandone le prestazioni e le esperienze utente. Grazie all’automazione e all’analisi dei dati storici, l’AI consente un provisioning intelligente delle risorse, con benefici tangibili per l’efficienza operativa e la sicurezza avanzata, attraverso un rilevamento di minacce in tempo reale. Inoltre, l’Intelligenza Artificiale abilita il monitoraggio intelligente e la manutenzione predittiva, prevenendo problemi e ottimizzando l’affidabilità dell’infrastruttura cloud.

L’approccio strategico di OVHcloud per integrare efficacemente AI e cloud computing

In questo contesto, OVHcloud si è impegnata nel corso degli anni a sostenere attivamente l’integrazione tra cloud computing e AIcon un approccio strategico rivolto allo sviluppo di soluzioni public cloud e PaaS Quest’ultimo, ad esempio, permette di rispondere alle esigenze di elaborazione ad alta prestazione (HPC) e per il machine learning, offrendo una vasta gamma di risorse e servizi HPC che consentono alle aziende di eseguire complessi calcoli scientifici, simulazioni e modellazione ad alta velocità. I campi di applicazione sono i più svariati: dalla ricerca scientifica applicata, alla finanza, al settore aerospaziale, alla progettazione di precisione.

Sempre più aziende sono consapevoli di questo scenario e stanno optando per i servizi di public cloud in luogo dell’implementazione di infrastrutture interne. Ciò è dovuto, appunto, alla necessità di risorse di calcolo scalabili, alla facilità di accesso alle tecnologie AI e alla capacità di gestire grandi quantità di dati. Inoltre, i servizi di public cloud semplificano la conformità alle normative sulla protezione dei dati, poiché i provider sono tenuti a garantire misure di sicurezza e privacy adeguate. Questo è ciò che assicura OVHcloud con soluzioni quali AI Deploy, in grado anche di semplificare ulteriormente il processo di integrazione tra AI e cloud computing.

La sinergia tra queste due tecnologie può certamente, come evidenziato attraverso i numerosi benefici sopra elencati, favorire lo sviluppo e l’espansione del business delle imprese – indipendentemente dalla loro dimensione – consentendo loro di competere con successo nel mercato digitale in rapida evoluzione e ottenendo notevoli miglioramenti nelle prestazioni e nella scalabilità.

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